本系统为离线巡检测试系统，主要实现对港口流动机械的性能检测，故障诊断及设备的现代化管理。为适应非平稳信号的分析要求，本产品采用了一种新的信号分析方法。实现了叉车柴油机部分的燃油系统、缸套及活塞组件、曲轴磨损及配气机构的故障诊断和性能分析。从而完成叉车振动检测、故障诊断与劣化报警的统一体系。可实现港口流动机械的预知维修。

同济大学电子与信息工程学院康琦教授团队面向复杂工业过程智能运维，深度融合物联网、大数据、人工智能等技术，设计开发了高集成度与模块化的边缘计算平台。该技术采用云-边-端一体化的系统架构设计，结合迁移学习、演化计算等智能技术，构建了可持续学习的通用网络进化框架，针对不同应用场景，通过模型与算法的模块化管理与轻量化学习，可实现边缘侧模型定制与部署，全面感知系统动态，自适应环境与工况变化，实现无人值守的工业过程在线学习、智能控制与持续优化，显著降低运行成本，提升企业经济效益。边缘计算平台架构 目前该技术已经获得相关授权发明专利6项，面向钢铁冶炼、汽车制造、污水处理、轨道交通等领域，在多个省市的节能控制与运营优化相关智能化工程项目中得到了推广应用，平均节能达30%，经济效益明显。基于该平台技术对城市污水处理厂生物曝气过程进行自适应软测量建模与学习优化控制，实现了多目标联合优化的在线智能监控系统，年平均节电超过27%。对大型制造企业的多车间冷源系统实现了全自动在线优化与智能控制，系统能效提升一倍，年平均节电36.9%。

针对国民经济基础产业的大型复杂机电系统及其构件中常见多发故障，深入研究了早期故障智能预示理论体系与技术支持。研究成果归纳为数据获取、模型定义、数据分析、状态评估、混合智能决策等五项主要部分，涉及监测传感器的合理配置、信号采集与处理、数据管理、特征提取、信息融合、模式分类、状态评估、智能判别与决策预示的全过程。重点突破了解决早期微弱潜在故障的诊断和混合智能预示技术等急需解决的瓶颈问题，正确有效地揭示早期、潜在故障的发生、发展和转移，提供具有普遍意义的早期故障智能预示的理论与技术。从而为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据，满足国民经济发展的迫切需要。

实时衣物仿真和在线衣物编辑技术是服装制造行业、电商零售行业、计算机游戏、虚拟现实等众多高新技术产业和新兴产业发展所需的关键共性技术。当前国内外的虚拟试衣技术有两种主流技术路线：第一种是传统的基于物理仿真的虚拟试衣技术，具有真实性强、可用于服装设计等特点，但基于物理仿真的虚拟试衣技术的主要缺点是速度慢。另一种技术路线是基于表面形变的虚拟试衣技术，具有速度快的优势，但缺点是真实性差，不适合“量体购衣”和“量体裁衣”。

系统地研发和掌握了智能自主机器人高精度运动控制、环境感知与地图构建、多视角目标识别与跟踪、自主定位、导航和路径规划、仪表智能识别以及自动报警、高效人机交互等核心技术和整套系统集成能力。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 系统地研发和掌握了智能自主机器人高精度运动控制、环境感知与地图构建、多视角目标识别与跟踪、自主定位、导航和路径规划、仪表智能识别以及自动报警、高效人机交互等核心技术和整套系统集成能力。主持研制的铁路牵引变电站巡检机器人实现工程化，在西成客专成功、北京地铁试运行并辐射到地铁牵引供电、动力发电等设施的安全监控与运营维护和智慧农业应用。铁路变电所智能机器人巡检系统主要由智能巡检机器人、铁路变电所智能机器人监控中心、数据的智能处理和机器人充电房等部分组成，具备完全的自主知识产权;具有与铁路牵引供电SCADA系统无缝连接功能，是引领无人值守牵引变电站新模式的核心装备之一，该机器人系统解决了铁路变电站巡检自动化程度低，人工劳动强度大的问题，同时谱系化该机器人可为城市轨道变电站巡检提供新模式。

成果简介本项目面向钢包精炼炉（LF 炉） 电极系统， 开发出一种神经网络建模、 解耦及控制的智能控制系统。 包括开发出一种含有智能控制算法、 SIEMENS WinAC软件、 工业以太网、 现场总线等多种软硬件技术的系统集成平台， 从而实现 LF炉三相电极电流的实时在线解耦与控制。成熟程度和所需建设条件本项目先后成功应用于马钢和湖北新冶钢， 结果表明节能减排效果显著， 经济和社会效益明显。 本系统可以和原系统兼容， 只需要添加一台工控机。技术指

（一）项目背景 人工智能技术快速发展，“无人车”“无人船”“无人机”等大量无人装备应运而生并运用于实战。无人装备具有“空间多维、全天候、非对称、非接触、非线性”等作战运用特点，改变了战争构成要素、作战观念、组织形态和保障模式，颠覆了行业模式，重新定义了人们的生活方式。无人装备对未来社会影响和改变必将是整体性和革命性的，存在着无限的发展和应用空间。 智慧化，是无人装备发展的必然趋势。实时感知、动态组网、自主控制、智能决策、自我学习等是未来智慧无人装备必须具备的能力，而这一切能力的赋予，离不开支持智能应用的高级综合电子及基础软件的支持。无人装备中计算系统的性能、可靠性、智能化、交互性等能力的高低是决定或制约无人装备智慧化水平的重要因素，因此，必须围绕未来无人装备的发展趋势与需求，研究满足要求的国产智能计算系统，为无人装备提供智能算力支撑。 （二）项目简介 针对未来无人装备对高性能、高可靠、智能计算能力的需要。研究了基于国产处理器、加速器和基础软件的智能计算系统，重点突破了国产器件系统安全认证、高性能、高可靠综合电子架构、异构资源统一开发环境、异构资源自适应管理、系统多级容错重构、面向领域的轻量化网络模型设计、智能应用容器化开发部署等关键技术。研制了出满足无人装备智能应用的高可靠、高性能、高可用、高安全、标准接口的国产计算系统原理样机，并通过航天领域场景验证测试。 （三）关键技术 如下图所示，围绕无人装备智能应用，需要分别从高性能、高可靠硬件构成、高效平台管理、高可用应用接入和高效算法设计开发等方面分别展开研究。平台硬件层主要包括系统硬件身份认证技术、异构硬件资源统一组件服务技术，解决系统级硬件身份认证和异构资源统一表征和管理问题，为高安全、高性能异构计算奠定技术基础；平台管理层主要包括可重构计算架构、任务资源自组织协同与动态自演化策略、面向节点协同的动态集群构建、系统多级容错模型、多目标多约束下的任务资源最优匹配算法，为无人装备智能应用提供高性能、高可靠的计算平台；高可用应用接入主要包括异构资源统一开发环境构建、系统感知的智能编译优化以及自动代码生成等内容，支撑系统综合调试，满足系统高可用要求；高效算法设计主要包括面向领域的智能应用开发流程设计、基于硬件感知的神经网络自动设计及联合压缩等技术。

★软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 ★软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 #操作手册国家版权局颁发的文字作品登记证书。 ★多元智能量表提供国家版权局颁发的文字作品登记证书。 多元智能评估与训练套装是由多元智能评估与训练软件、软件嵌入终端、多元智能评估道具及其道具柜等构成。 1.软件部分： 多元智能评价与训练软件：包含评价对象信息管理、多元智能综合评价、多元智能评价报告、系统管理等功能模块。 软件整体功能有： （1）通过“多元智能评定量表”进行主观测量，自动生成八项智能主观评价报告，内含八项智能柱状图，可直观查看各智能得分情况； （2）客观评价项目的得分可自动保存于系统中，生成客观评价报告； （3）多元智能客观评价题由八项智能共75个大题，146个小题组成。在题目类型上，多元智能客观评价题分为：实际操作与上机题二种类型。多元智能客观评价共分为八个部分——言语语言智能、数理逻辑智能、视觉空间智能、身体运动智能、音乐节奏智能、人际交往智能、自我意识智能、自然观察智能。每一项智能的客观评价满分为11分。测试完后，可在多元智能客观评价报告中查询分数。含有八大智能的训练项目，每一项客观评价项目的题目既可以作为评估使用，也可以作为训练项目使用。如语言智能评价活动中的词语联想、绕口令、讲故事、语义推理等；数理逻辑智能的五子棋flash游戏、数独游戏、侦探破案、逻辑推理题等；音乐智能的音乐感知、乐器演奏、唱歌表演等；视觉空间智能的空间想象、自由绘画、方位感觉、色彩辨别等；身体运动智能的学跳舞、钓鱼游戏、钩花、盲人摸步等；人际交往智能的看图片分析情境、角色扮演、声音辨别、陌生拜访等；自我意识智能的自画像、曼陀罗彩绘、典型人物性格分析、我的未来等；自然观察智能的动植物分类、辨认和组织人体器官模型、自然现象、实物综合观察等；                                                 （4）系统可以对主观评价得分与客观评价得分进行换算统计，生成综合评价分析报告； （5）系统可以将主客观评价的原始得分导出成表格、进行后续的分析研究工作； 2.硬件部分： （1）多元智能客观评价操作手册1本：为教师设计的系统专用的操作手册，包括系统需知、背景理念介绍、操作流程、具体的评价题目和评价方法等内容。另配有软件使用手册1本。 （2）客观评价项目活动道具柜2个：含有每一项智能评价项目所使用到的道具，通过道具的实际操作实现客观打分，含有非洲鼓、七巧板、吉他、磁魔方、电子琴等多种道具。 （3）32寸嵌入式流线型一体化操作台，配有无线键鼠。

     实验室安全智能监测与控制系统为高校实验室安全提供一体化解决方案。项目基于全要素管理、全过程监控、全方位感知（简称“三全”）的理念，聚集于实验室安全智能化管控，构建实验室安全智能监测与控制系统，通过多维监测、安全预警和智能应急等举措，开展实验室智慧安全管理，实现实验室的本质安全，提高实验室安全的技防水平。     实验室安全智能监测与控制系统采用模块化设计，由11个模块组成，责任体系、安全教育与考试、安全准入、分级管控、安全检查、危险源管理、应急管理、安全档案、综合管理、数据可视化。基于实验室安全工作的实际需求设计，由校级平台和院级平台组成。校级平台可实时监控各院系实验室安全工作情况，进行各类数据的调用、统计和分析，主要用于实验室安全工作决策和安全工作考核。院级平台可通过各模块开展具体管控工作，能够实时监控各实验室人员、危险源、环境等状况，实现实验室安全工作的智能管控。